背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,吞吐量下降,下面介绍几种优化建议。...taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
4 默认 Tomcat 容器改为 Undertow 默认 Tomcat 容器改为 Undertow(Jboss 下的服务器,Tomcat 吞吐量 5000,Undertow 吞吐量 8000) <exclusions
典型回答提升 Kafka 的吞吐量涉及优化生产者、消费者、服务器配置以及整体架构设计等多个方面,以下是 Kafka 优化的一些关键策略和具体实现。1....消费者优化生产者提升吞吐量的优化手段有以下几个:增加消费者实例:确保每个分区至少有一个消费者,以充分利用并行处理能力。...JVM调优:Kafka 是运行在 JVM 上的,针对 Kafka 服务端的 JVM 进行适当的内存和 GC 优化,也可以提升有效的提升吞吐量。4....硬件升级:增加服务器的 CPU、内存和磁盘性能。5. 集群副本策略优化合理配置副本放置,确保高可用的同时,减少跨数据中心的复制延迟,也可以有效的提升 Kafka 的吞吐量。6....课后思考除了以上策略外,还有没有其他提升 Kafka 吞吐量的手段?
} } } 三、使用@ComponentScan() 定位扫包比@SpringBootApplication扫包更快 四、默认tomcat容器改为Undertow Jboss下的服务器...,Tomcat吞吐量5000,Undertow吞吐量8000 org.springframework.boot
} } } 三、使用@ComponentScan()定位扫包比@SpringBootApplication扫包更快 四、默认tomcat容器改为Undertow(Jboss下的服务器...,Tomcat吞吐量5000,Undertow吞吐量8000) org.springframework.boot</groupId
Atuthor: xidianwangtao@gmail.com 摘要:Equivalence Class是用来给Kubernetes Scheduler加速Predicate,从而提升Scheduler...Equivalence Class目前是用来在Kubernetes Scheduler加速Predicate,提升Scheduler的吞吐性能。...如果频繁的更新整个node对应的Equivalence Cache,这违背了Equivalence Cache设计的初衷,并不能提升Predicate的效率。...由“局部性原理”,这样的数据更有可能被接下来的程序访问,提升性能。 predicateCache也是k-v存储,key为predicateKey,value为PredicateMap。...总结 Equivalence Class是用来给Kubernetes Scheduler加速Predicate,从而提升Scheduler的吞吐性能。
提升B2B业务Java项目系统吞吐量,说白了就是让咱们的系统处理更多的请求,响应更快,不出错或者少出错。 在代码层面,有很多小技巧和优化方法可以尝试。下面咱就说说怎么从代码层面来提升系统的吞吐量。...缓存策略 合理使用缓存是提升系统性能的关键手段之一。通过缓存那些频繁查询的数据,能够显著减少对数据库的访问,从而提高系统的吞吐量。本地缓存和分布式缓存是两种常用的缓存方式。...合理地使用缓存、制定合理的更新策略和失效策略,能够大幅提升系统的吞吐量和性能,提高系统的可用性和稳定性。 8. 代码审查和性能测试 在软件开发中,对代码的质量和性能进行持续的监控和审查至关重要。...总的来说,提升B2B业务Java项目系统吞吐量需要从多个方面入手,包括数据结构和算法的选择、数据库操作的优化、异步处理、连接池的使用、代码优化、并发控制、缓存策略、代码审查和性能测试、以及监控和告警等。...只有综合考虑这些因素,才能真正提升系统的吞吐量,让系统更加高效、稳定、可靠。
结论: 并发压测场景下,请求会转发到三台网关服务器,每台服务器处于TIME_WAIT状态的TCP连接并不多。可见此段连接基本能达到连接复用效果。...简单讲,TIME_WAIT之所以等待2MSL的时长,是为了避免因为网络丢包或者网络延迟而造成的tcp传输不可靠,而这个TIME_WAIT状态则可以最大限度的提升网络传输的可靠性。...,后面多台后端服务器,这其实就是NAT,当请求到达LVS后,它修改地址数据后便转发给后端服务器,但不会修改时间戳数据,对于后端服务器来说,请求的源地址就是LVS的地址,加上端口会复用,所以从后端服务器的角度看...每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。 weight(权重)。指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况。 ip_hash。...按访问url的hash结果来分配请求,使每个url定向到同一个后端服务器,后端服务器为缓存时比较有效。
这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想,500/s吞吐量还不简单。...这个优化还是很明显的,提升提升了近2倍。 此时已经感觉到有些不对了,慢SQL已经解决了(异步了~ 随便吧~ 你执行 10s我也不管了),虽然对吞吐量的提升没有预期的效果。但是数据是不会骗人的。...吞吐量没啥提升,YGC频次降低为2秒1次。 唉,一顿操作猛如虎。 PS:其实中间还对数据库参数一通瞎搞,这里不多说了。 其实也不是没有收获,至少在减少服务线程数量后还是有一定收获的。.../ ...... watch.stop(); System.out.println(watch.getTotalTimeMillis()); 而这种在并发量高的情况下,对性能影响还是比较大的,特别在服务器使用了一些特定时钟的情况下...理论上,在 CPU 资源利用率较低的场景,调大tomcat线程数,以及并发数,能够有效的提升吞吐量。 最后,高性能代码。
这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想,500/s吞吐量还不简单。...这个优化还是很明显的,提升提升了近2倍。 ---- 此时已经感觉到有些不对了,慢SQL已经解决了(异步了~ 随便吧~ 你执行 10s我也不管了),虽然对吞吐量的提升没有预期的效果。...吞吐量没啥提升,YGC频次降低为2秒1次。 唉,一顿操作猛如虎。 PS:其实中间还对数据库参数一通瞎搞,这里不多说了。 ---- 其实也不是没有收获,至少在减少服务线程数量后还是有一定收获的。....... watch.stop(); System.out.println(watch.getTotalTimeMillis()); 复制代码 而这种在并发量高的情况下,对性能影响还是比较大的,特别在服务器使用了一些特定时钟的情况下...理论上,在 CPU 资源利用率较低的场景,调大tomcat线程数,以及并发数,能够有效的提升吞吐量。 最后,高性能代码。
这两天来了一个“大客户”,对并发量提出了要求:核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。 当时一想,500/s吞吐量还不简单。...这个优化还是很明显的,提升提升了近2倍。 ---- 此时已经感觉到有些不对了,慢SQL已经解决了(异步了~ 随便吧~ 你执行 10s我也不管了),虽然对吞吐量的提升没有预期的效果。...(但是日志还在输出,所以前两种可能性很高,而且一般不会停顿百毫秒) 按照这三个思路做了以下操作: 首先,提升日志打印级别到DEBUG。emm... 提升不大,好像增加了10左右。...吞吐量没啥提升,YGC频次降低为2秒1次。 唉,一顿操作猛如虎。 PS:其实中间还对数据库参数一通瞎搞,这里不多说了。 ---- 其实也不是没有收获,至少在减少服务线程数量后还是有一定收获的。....... watch.stop(); System.out.println(watch.getTotalTimeMillis()); 复制代码 而这种在并发量高的情况下,对性能影响还是比较大的,特别在服务器使用了一些特定时钟的情况下
因为本次测试的目的是看单台服务器的性能情况,优化的目的是将单台服务器的性能最大化。 准备测试脚本 本次测试选用jmeter作为测试工具进行压力测试,由测试人员模拟线下支付的流程写好测试脚本。...没出现异常时的吞吐量达到了1req/s。同时,通过jconsole控制台监控tomcat,发现其线程数最高到了2万多个。 ?...于是查看对应的代码,原来这是一个自定义的一个人日志Appender,在这个Appender里使用了线程池,这个Appender本来的目的是使用多线程提升日志性能,并且将所有的日志都收集到一个文件中。...提交代码重新部署压测环境,再进行压测,吞吐量马上就上来了,达到了1700req/s, ?...4、如果出现吞吐量小的情况可以输出线程栈,看看到底是block在哪里了,是调用服务时间长还是读写数据库时间长。
Meta AI 发现,通过将一系列优化应用到其图像分类代码库 PyCls 中的 ViT 实现,可以提升计算和存储效率。...对于使用 PyCIs 训练的 ViT 模型,Meta AI 的方法可以提升训练速度和每加速器吞吐量(TFLOPS)。...研究者在总 patch 大小为 560 时实现了 1.51 倍的加速器吞吐量提升,以每个加速器芯片上每秒执行的浮点运算数量衡量。...通过将图像大小从 224 像素增加至 256 像素,他们可以将吞吐量提升至 1.86 倍。但是,改变图像大小意味着超参数的变化,这会对模型的准确率造成影响。...在每种情况下,系统都实现了比分布式数据并行(DDP)基线水平更高的吞吐量。随着芯片数量的增加,由于设备间通信的开销,我们可以观察到吞吐量略有下降。
在B2B业务领域,系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言,提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下,能够处理更多的业务请求,保证系统的稳定性和高效性。...以下是一些详细且专业的解决方案,帮助提升Java项目的系统吞吐量。 一、优化代码层面 算法优化:使用更高效的算法和数据结构,减少不必要的计算和内存消耗。...通过服务间的异步通信和负载均衡,提高系统的整体吞吐量和可扩展性。 负载均衡:在多个服务器或实例间进行负载均衡,将请求分散到不同的服务器上处理,避免单点压力过大。...三、硬件和部署层面 硬件升级:根据业务需求,适当升级服务器硬件,如增加CPU核数、扩大内存容量、使用高速磁盘等,提高系统的硬件性能。...综上所述,提升B2B业务Java项目的系统吞吐量需要从多个层面进行综合考虑和优化。
操作系统 性能调休 公司有次压测存在一个问题:CPU资源压不上去,一直在40%已达到了性能瓶颈,后定位到原因,所在的服务器在压测过程中产生的中断都落在CPU0上处理,这种中断并没有均衡到各个CPU,导致单个...IRQBalance主要功能是可以合理的调配使用各个CPU核心,特别是对于目前主流多核心的CPU,简单的说就是能够把压力均匀的分配到各个CPU核心上,对提升性能有很大的帮助。...启用 irqbalance 服务,既可以提升性能,又可以降低能耗。...处于 Performance mode 时,irqbalance 会将中断尽可能均匀地分发给各个 CPU core,以充分利用 CPU 多核,提升性能。
如下图 1 、图 2 表明,与现有系统(即 Guidance 和 vLLM)相比,SGLang 的吞吐量提高了 5 倍。...图 1:不同系统在 LLM 任务上的吞吐量(A10G、FP16 上的 Llama-7B、张量并行度 = 1) 图 2:不同系统在 LLM 任务上的吞吐量(A10G、FP16 上的 Mixtral-8x7B...基准测试 研究团队在常见的 LLM 工作负载上测试了其系统,并报告了所实现的吞吐量。...如图 1 和图 2 所示,SGLang 在所有基准测试中均优于基准系统,吞吐量提高了 5 倍。它在延迟方面也表现出色,特别是对于第一个 token 延迟,其中前缀缓存命中可以带来显著的好处。
点击关注公众号,Java干货及时送达 四、默认 Tomcat 容器改为 Undertow 默认 Tomcat 容器改为 Undertow(Jboss 下的服务器,Tomcat 吞吐量 5000,Undertow...吞吐量 8000) org.springframework.boot <artifactId...32447301/article/details/88046026 最后推荐栈长耗时半年打造的 Spring Cloud Alibaba 微服务实战课,目前首期特价优惠中,后续 100% 会涨价,早报名,早学习,早提升自己
话说的没有错,但这种同步方案中,有个很大的问题,系统吞吐量不高。...我们如何提供吞吐量呢?我们可以采用分解的方式,在A业务完成后重新分配系统线程处理B和C业务,等待B和C业务处理后在返回给钱端。...这样就极大的提升了系统吞吐量。...这么做的好处就是请求不会长时间占用服务连接池,提高服务器的吞吐量 1、采用callable方式 可以看到以下结果: 浏览器等待了大约5秒后返回结果 打印日志中,Controller在6ms就执行结束...,但Response仍旧是打开状态,也就是说暂时还不返回给客户端 TaskExecutor调用Callback返回一个结果,SpringMVC将请求发送给应用服务器继续处理 DispatcherServlet
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